[發(fā)明專利]一種巖心裂縫提取方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711394226.4
• 申請(qǐng)日: 2017-12-21
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108364278B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-08-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 董少群;曾聯(lián)波;呂文雅;徐翔
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)石油大學(xué)（北京）
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/10;G01V8/02
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

本發(fā)明提供一種巖心裂縫提取方法和系統(tǒng)。其中，方法包括：將待提取的巖心圖像分割成多個(gè)超像素；將每個(gè)超像素的最小外接矩形內(nèi)的圖像輸入到預(yù)先獲得的裂縫識(shí)別模型，獲取每個(gè)最小外接矩形內(nèi)的圖像是否包含巖心裂縫的判斷結(jié)果；根據(jù)全部最小外接矩形內(nèi)的圖像的判斷結(jié)果，獲取巖心裂縫。系統(tǒng)包括：圖像分割模塊，用于將待提取的巖心圖像分割成多個(gè)超像素；判斷模塊，用于獲取每個(gè)最小外接矩形內(nèi)的圖像是否包含巖心裂縫的判斷結(jié)果；提取模塊，用于根據(jù)全部最小外接矩形內(nèi)的圖像的判斷結(jié)果，獲取巖心裂縫。本發(fā)明提供的一種巖心裂縫提取方法和系統(tǒng)，通過(guò)將巖心圖像分割為超像素，并利用裂縫識(shí)別模型提取巖心裂縫，提高了提取巖心裂縫的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及地質(zhì)勘探技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種巖心裂縫提取方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在石油地質(zhì)領(lǐng)域，裂縫識(shí)別是油藏和儲(chǔ)層非均質(zhì)研究的重要內(nèi)容，對(duì)油氣開(kāi)發(fā)和原油采收率的提高具有重要意義。巖石在應(yīng)力作用下產(chǎn)生機(jī)械性破壞，無(wú)明顯位移的斷裂構(gòu)造叫裂縫。由于有裂縫的存在，并且裂縫發(fā)育，連通性好，才能使泥頁(yè)巖和碳酸鹽巖儲(chǔ)層成為有價(jià)值的儲(chǔ)集層、使得致密儲(chǔ)層有較好的運(yùn)移通道。

提取巖心裂縫，可以精確了解巖心裂縫發(fā)育程度。主要可應(yīng)用有兩個(gè)方面，第一方面是精確判斷儲(chǔ)層裂縫發(fā)育程度，計(jì)算裂縫面密度，可以用于標(biāo)定測(cè)井曲線，從而為儲(chǔ)層測(cè)井裂縫識(shí)別提供準(zhǔn)確的標(biāo)簽；第二方面是統(tǒng)計(jì)儲(chǔ)層裂縫發(fā)育的開(kāi)度，為后期裂縫建模提供裂縫開(kāi)度的分布函數(shù)。

儲(chǔ)層巖心裂縫描述是目前的一大技術(shù)難點(diǎn)，因?yàn)橹苯訉?duì)巖心裂縫計(jì)數(shù)，效率較低且不能較全面的了解巖心裂縫信息，如巖心裂縫的兩個(gè)重要信息(裂縫面密度、開(kāi)度)。手工提取巖心裂縫相對(duì)準(zhǔn)確，但效率極低。因?yàn)閹r心照片中裂縫灰度值有的高、有的低，受拍攝光線、塵土、劃痕、油氣浸染等多種因素印象，而且常有油漆標(biāo)注等人為增加的干擾因素，所以利用常規(guī)圖像處理技術(shù)(邊緣檢測(cè)、閾值分割等)提取裂縫、計(jì)算面密度和開(kāi)度的效果較差，難以滿足實(shí)際生產(chǎn)要求。

發(fā)明內(nèi)容

為克服現(xiàn)有技術(shù)存在的提取巖心裂縫準(zhǔn)確性不高的不足，本發(fā)明提供一種巖心裂縫提取方法和系統(tǒng)。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種巖心裂縫提取方法，包括：

S1、將待提取的巖心圖像分割成多個(gè)超像素；

S2、將每個(gè)所述超像素的最小外接矩形內(nèi)的圖像輸入到預(yù)先獲得的裂縫識(shí)別模型，獲取每個(gè)所述最小外接矩形內(nèi)的圖像是否包含巖心裂縫的判斷結(jié)果；

S3、根據(jù)全部最小外接矩形內(nèi)的圖像的判斷結(jié)果，獲取所述待提取的巖心圖像中的巖心裂縫。

優(yōu)選地，所述裂縫識(shí)別模型通過(guò)以下步驟獲取：

利用一定數(shù)量的已標(biāo)記包含巖心裂縫和不包含巖心裂縫的巖心圖像，構(gòu)建訓(xùn)練樣本集；

將所述訓(xùn)練樣本集中的巖心圖像進(jìn)行分組，將所述訓(xùn)練樣本集中的每組巖心圖像分別輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)每組巖心圖像的訓(xùn)練結(jié)果調(diào)整所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中神經(jīng)元的權(quán)值，直至所述訓(xùn)練結(jié)果的誤差小于預(yù)設(shè)值，獲得所述裂縫識(shí)別模型。

優(yōu)選地，所述利用已標(biāo)記包含巖心裂縫和不包含巖心裂縫的巖心圖像，構(gòu)建訓(xùn)練樣本集的步驟具體包括：

根據(jù)是否包含巖心裂縫，將所述巖心圖像標(biāo)記為包含巖心裂縫的巖心圖像或不包含巖心裂縫的巖心圖像；

將全部標(biāo)記后的巖心圖像調(diào)整為相同尺寸，獲得所述訓(xùn)練樣本集。

優(yōu)選地，其特征在于，所述巖心圖像包括CIFAR-10數(shù)據(jù)集中的巖心圖像、CIFAR-100數(shù)據(jù)集中的巖心圖像或已采集的巖心圖像。

優(yōu)選地，所述步驟S2進(jìn)一步包括：

S21、將每個(gè)所述超像素的最小外接矩形內(nèi)的圖像的尺寸調(diào)整為與所述訓(xùn)練樣本集中的巖心圖像的尺寸相同；